Ansicht STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION enthält pro Minute aggregierte Streamingstatistiken für die gesamte Organisation, die dem aktuellen Projekt zugeordnet ist.

Sie können die Streamingansichten INFORMATION_SCHEMA abfragen, um Verlaufsdaten und Echtzeitinformationen über das Streaming von Daten in BigQuery abzurufen, die die Legacy Methode tabledata.insertAll und nicht die BigQuery Storage Write API verwenden. Weitere Informationen zum Streamen von Daten in BigQuery finden Sie unter Daten in BigQuery streamen.

Erforderliche Berechtigung

Zum Abfragen der INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION-Ansicht benötigen Sie die IAM-Berechtigung (Identity and Access Management) bigquery.tables.list für die Organisation.

Jede der folgenden vordefinierten IAM-Rollen enthält die erforderliche Berechtigung:

roles/bigquery.admin
roles/bigquery.user
roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.metadataViewer
roles/bigquery.resourceAdmin

Weitere Informationen zu BigQuery-Berechtigungen finden Sie unter Zugriffssteuerung mit IAM.

Schema

Wenn Sie die INFORMATION_SCHEMA-Streamingansichten abfragen, enthalten die Abfrageergebnisse Verlaufsdaten und Echtzeitinformationen über das Streaming von Daten nach BigQuery. Jede Zeile in den folgenden Ansichten stellt Statistiken für das Streaming in einer bestimmten Tabelle dar, die über ein 1-Minuten-Intervall ab start_timestamp aggregiert werden. Die Statistiken sind nach Fehlercode gruppiert. Daher gibt es eine Zeile für jeden Fehlercode, der während des 1-Minuten-Intervalls für jede Zeitstempel- und Tabellenkombination erkannt wurde. Bei erfolgreichen Anfragen ist der Fehlercode auf NULL gesetzt. Wenn während eines bestimmten Zeitraums keine Daten in eine Tabelle gestreamt wurden, sind für die entsprechenden Zeitstempel dieser Tabelle keine Zeilen vorhanden.

Die INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_*-Ansichten haben das folgende Schema:

Spaltenname	Datentyp	Wert
`start_timestamp`	`TIMESTAMP`	(Partitionsspalten) Startzeitstempel des 1-Minuten-Intervalls für die aggregierten Statistiken.
`project_id`	`STRING`	(Clustering-Spalte) ID des Projekts
`project_number`	`INTEGER`	Nummer des Projekts.
`dataset_id`	`STRING`	(Clustering-Spalte) ID des Datasets.
`table_id`	`STRING`	(Clustering-Spalte) ID der Tabelle.
`error_code`	`STRING`	Für die in dieser Zeile angegebenen Anfragen wird ein Fehlercode zurückgegeben. NULL für erfolgreiche Anfragen.
`total_requests`	`INTEGER`	Gesamtzahl der Anfragen im 1-Minuten-Intervall.
`total_rows`	`INTEGER`	Gesamtzahl der Zeilen aus allen Anfragen innerhalb des 1-Minuten-Intervalls.
`total_input_bytes`	`INTEGER`	Gesamtzahl der Byte aus allen Zeilen im 1-Minuten-Intervall.

Datenaufbewahrung

Diese Ansicht enthält den Streamingverlauf der letzten 180 Tage.

Bereich und Syntax

Für Abfragen dieser Ansicht muss ein Regions-Qualifier verwendet werden. Wenn Sie keinen regionalen Qualifier angeben, werden Metadaten aus allen Regionen abgerufen. In der folgenden Tabelle wird der Regionsbereich für diese Ansicht erläutert:

Ansichtsname	Ressourcenbereich	Regionsbereich
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION	Organisation, die das angegebene Projekt enthält	`REGION`

Dabei gilt:

Optional: PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud-Projekts. Wenn keine Angabe erfolgt, wird das Standardprojekt verwendet.

: + REGION: beliebiger Dataset-Regionsname. Beispiel: region-us

Hinweis: Zum Abfragen von INFORMATION_SCHEMA-Ansichten müssen Sie einen Regions-Qualifier verwenden. Der Ort der Abfrageausführung muss mit der Region der Ansicht INFORMATION_SCHEMA übereinstimmen.

Beispiel

Verwenden Sie `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION, um Daten in der Multiregion US abzufragen.
Verwenden Sie `region-eu`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION, um Daten in der Multiregion EU abzufragen.
Verwenden Sie `region-asia-northeast1`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION, um Daten in der Region asia-northeast1 abzufragen.

Eine Liste der verfügbaren Regionen finden Sie unter Dataset-Standorte.

Beispiele

Beispiel 1: Aktuelle Streamingfehler

Im folgenden Beispiel wird die Aufschlüsselung pro Minute der Gesamtzahl fehlgeschlagener Anfragen für alle Tabellen im Projekt in den letzten 30 Minuten nach Fehlercode berechnet:

SELECT
  start_timestamp,
  error_code,
  SUM(total_requests) AS num_failed_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
WHERE
  error_code IS NOT NULL
  AND start_timestamp > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP, INTERVAL 30 MINUTE)
GROUP BY
  start_timestamp,
  error_code
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+---------------------+------------------+---------------------+
|   start_timestamp   |    error_code    | num_failed_requests |
+---------------------+------------------+---------------------+
| 2020-04-15 20:55:00 | INTERNAL_ERROR   |                  41 |
| 2020-04-15 20:41:00 | CONNECTION_ERROR |                   5 |
| 2020-04-15 20:30:00 | INTERNAL_ERROR   |                 115 |
+---------------------+------------------+---------------------+

Beispiel 2: Aufschlüsselung pro Minuten für alle Anfragen mit Fehlercodes

Im folgenden Beispiel wird eine Aufschlüsselung pro Minute nach erfolgreichen und fehlgeschlagenen Streaminganfragen in der Organisation des Projekts berechnet, unterteilt in Fehlercodekategorien. Mit dieser Abfrage kann ein Dashboard ausgefüllt werden.

SELECT
  start_timestamp,
  SUM(total_requests) AS total_requests,
  SUM(total_rows) AS total_rows,
  SUM(total_input_bytes) AS total_input_bytes,
  SUM(
    IF(
      error_code IN ('QUOTA_EXCEEDED', 'RATE_LIMIT_EXCEEDED'),
      total_requests,
      0)) AS quota_error,
  SUM(
    IF(
      error_code IN (
        'INVALID_VALUE', 'NOT_FOUND', 'SCHEMA_INCOMPATIBLE',
        'BILLING_NOT_ENABLED', 'ACCESS_DENIED', 'UNAUTHENTICATED'),
      total_requests,
      0)) AS user_error,
  SUM(
    IF(
      error_code IN ('CONNECTION_ERROR','INTERNAL_ERROR'),
      total_requests,
      0)) AS server_error,
  SUM(IF(error_code IS NULL, 0, total_requests)) AS total_error,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
GROUP BY
  start_timestamp
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+
|   start_timestamp   | total_requests | total_rows | total_input_bytes | quota_error | user_error | server_error | total_error |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+
| 2020-04-15 22:00:00 |         441854 |     441854 |       23784853118 |           0 |          0 |           17 |          17 |
| 2020-04-15 21:59:00 |         355627 |     355627 |       26101982742 |           5 |          8 |            0 |          13 |
| 2020-04-15 21:58:00 |         354603 |     354603 |       26160565341 |           0 |          0 |            0 |           0 |
| 2020-04-15 21:57:00 |         298823 |     298823 |       23877821442 |           0 |          2 |            0 |           2 |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+

Beispiel 3: Tabellen mit dem meisten eingehenden Traffic

Im folgenden Beispiel werden die Streamingstatistiken für die zehn Tabellen mit dem höchsten eingehenden Traffic innerhalb der Organisation des Projekts zurückgegeben:

SELECT
  project_id,
  dataset_id,
  table_id,
  SUM(total_rows) AS num_rows,
  SUM(total_input_bytes) AS num_bytes,
  SUM(total_requests) AS num_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
GROUP BY
  project_id,
  dataset_id,
  table_id
ORDER BY
  num_bytes DESC
LIMIT 10;

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+
|      project_id      | dataset_id |           table_id            |  num_rows  |   num_bytes    | num_requests |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+
| my-project1          | dataset1   | table1                        | 8016725532 | 73787301876979 |   8016725532 |
| my-project2          | dataset1   | table2                        |   26319580 | 34199853725409 |     26319580 |
| my-project1          | dataset2   | table1                        |   38355294 | 22879180658120 |     38355294 |
| my-project3          | dataset1   | table3                        |  270126906 | 17594235226765 |    270126906 |
| my-project2          | dataset2   | table2                        |   95511309 | 17376036299631 |     95511309 |
| my-project2          | dataset2   | table3                        |   46500443 | 12834920497777 |     46500443 |
| my-project3          | dataset2   | table4                        |   25846270 |  7487917957360 |     25846270 |
| my-project4          | dataset1   | table4                        |   18318404 |  5665113765882 |     18318404 |
| my-project4          | dataset1   | table5                        |   42829431 |  5343969665771 |     42829431 |
| my-project4          | dataset1   | table6                        |    8771021 |  5119004622353 |      8771021 |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+